Идея и концепция
«Как Airbnb изменил карту Буэнос-Айреса за два года»
Airbnb часто воспринимается как удобный сервис для путешественников: нашёл квартиру, забронировал, приехал. Но если посмотреть на платформу не глазами туриста, а глазами города, она начинает выглядеть иначе. Это уже не просто набор отдельных квартир, а новый слой городской инфраструктуры — временное жильё, распределённое по районам, ценам и типам аренды.
В этом проекте я рассматриваю объявления Airbnb в Буэнос-Айресе за 2017, 2018 и 2019 годы и пытаюсь понять, как быстро росла платформа, какие типы жилья преобладали и в каких районах города краткосрочная аренда стала особенно заметной.
Цель инфографики — показать не только рост количества объявлений, но и структуру этого роста. Мне было важно показать, что рост Airbnb — это не абстрактная цифра, а конкретное изменение городской карты. Данные показывают, что основным форматом стали целые квартиры и дома, а не отдельные комнаты, поэтому Airbnb в этом случае можно рассматривать не только как сервис для временного проживания, но и как часть рынка жилья, которая особенно активно развивается в центральных и туристически привлекательных районах.
Практическая польза этой инфографики в том, что она помогает увидеть, как цифровая платформа проявляется в реальном городе. Проект не оценивает Airbnb однозначно как положительное или отрицательное явление, но показывает, что краткосрочная аренда влияет на распределение жилья, усиливает концентрацию в отдельных районах и меняет баланс между городом для жителей и городом для приезжих.
Исходные данные
Для анализа использован датасет Airbnb Listings in Buenos Aires с Kaggle. В него входят выгрузки объявлений за три периода: июль 2017 года, январь 2018 года и апрель 2019 года. В данных есть информация о типе жилья, цене, районе, координатах, количестве отзывов и других параметрах объявления. Для проекта я сосредоточилась на трёх основных вопросах:
- сколько объявлений было в разные годы
- какой тип жилья встречался чаще всего
- в каких районах Буэнос-Айреса Airbnb концентрировался сильнее всего.
ссылка на датасет: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RlGaE1Gwp4xcjIeQErpaLlfDT_sykHl24dSzYf78cw0/edit?usp=sharing
Визуально проект решён как инфографический постер: сначала зритель попадает в тему и понимает, что речь идёт не просто о сервисе для путешественников, а о новом слое городской карты. Затем появляется главный факт — рост числа объявлений почти на 88% с 2017 по 2019 год.
После этого постер раскрывает структуру этого роста: показывает, какие типы жилья сдавались чаще всего. Следующий блок переводит внимание с общего роста на городскую концентрацию: через рейтинг районов и акцент на Palermo и Recoleta видно, что Airbnb распределяется по Буэнос-Айресу неравномерно.
Я использовала крупные числовые акценты, простые столбчатые диаграммы, таблицу динамики и небольшой картографический блок, чтобы показать данные с разных сторон. Внизу постера размещён итоговый вывод: Airbnb в Буэнос-Айресе рос не просто количественно, а через концентрацию в отдельных районах и через преобладание формата целых квартир.
Процесс создания
Процесс создания проекта начался с выбора и анализа датасета об объявлениях Airbnb в Буэнос-Айресе за 2017–2019 годы. На первом этапе я объединила три таблицы за разные годы в один общий файл. После этого я выделила ключевые переменные, которые лучше всего раскрывают историю: общее количество объявлений, тип размещения и район города.
Дальше я рассчитала основные показатели для инфографики: рост количества объявлений с 2017 по 2019 год, распределение объявлений по типам жилья и районы с наибольшей концентрацией Airbnb в 2019 году. В процессе анализа стало понятно, что главный сюжет проекта связан не только с ростом платформы, но и с её неравномерным распределением по городской карте. Поэтому в финальную структуру вошли три основных смысловых блока: общий рост, преобладание целых квартир и концентрация объявлений в Palermo и Recoleta.
После анализа данных я протестировала несколько вариантов визуализации: столбчатую диаграмму для динамики по годам, горизонтальные бары для типов жилья и рейтинг районов. Финальная композиция была собрана как цельный инфографический постер с редакционной логикой: от общего факта к структуре данных и итоговому выводу.
В процессе работы над проектом я использовала ChatGPT как вспомогательный инструмент на отдельных этапах: для обсуждения концепции, проверки логики визуального сторителлинга, формулировки текстовых блоков и генерации чернового визуального направления для постера. При этом выбор темы, работа с датасетом, отбор показателей, интерпретация результатов и финальная сборка проекта были выполнены мной самостоятельно.
Пайплайн производства
Выбор темы и датасета. Для проекта был выбран датасет об объявлениях Airbnb в Буэнос-Айресе за 2017–2019 годы.
Объединение данных. Три таблицы за разные годы были объединены в один файл, добавлена колонка с годом.
Анализ данных. Были выделены ключевые показатели: количество объявлений по годам, типы размещения и районы с наибольшей концентрацией Airbnb.
Поиск концепции. Основной сюжет проекта сформировался вокруг роста платформы и её неравномерного распределения по городской карте.
Черновые визуализации. Были протестированы столбчатые диаграммы, горизонтальные бары, таблицы и картографический блок.
Композиция постера. Структура выстроена сверху вниз: ввод в тему, главный факт, типы жилья, районы-лидеры, концентрация и вывод.
Финальная визуальная система. Были подобраны шрифты, цвета, иконки, сетка и акцентные элементы, после чего постер был собран как цельная инфографика.
Вывод проекта
Airbnb в Буэнос-Айресе за два года вырос из заметного сервиса в плотный городской слой. Он не распределился равномерно по всей карте, а сконцентрировался в районах, где город особенно удобен и привлекателен для временного проживания. Главный вывод проекта: краткосрочная аренда — это не просто способ найти жильё на несколько дней. Это механизм, который меняет баланс между городом для жителей и городом для приезжих. Именно поэтому Airbnb стоит рассматривать не только как цифровую платформу, но и как часть городской среды.
